본 연구는 기술신용정보의 기술금융공여자가 신뢰할 수 있는 기술신용정보의 구성요소와 등급산출체계를 분석하고 이를 토대로 기술금융 공급확대를 유인할 수 있는 최적의 기술신용평가시스템을 도출하는 것이다. 기술평가등급과 신용평가등급의 결합비율 변화를 통해 최대 AUROC 값이 되는 최적화된 기술신용평가등급을 산출하고 기존의 신용평가등급 및 체계 간의 격차 시뮬레이션을 통해 기술신용평가등급과 신용평가등급 간 대체가능성을 검증해 본 후 금융기관이 활용할 수 있는 등급체계를 제시하였다. 연구결과, 기업 규모별, 업종별로 동일하게 신용평점 : 기술평점의 가중치 결합비율 70% : 30% 일 때 AUROC가 가장 높게 나타났다. 본 연구를 통해 기술신용등급의 부도 유의성이 신용등급 또는 기술등급보다 향상된 결과를 확인함에 따라 기술신용평가정보가 신용등급을 대체 적용 가능성을 발견하였고 나아가서 금융기관에서 여신의사결정 시 기술평가정보와 신용평가정보가 최적화 결합된 기술신용등급을 이용하여 정교한 리스크 관리도 가능함을 시사하고 있다.
기술금융은 금융당국이 금융산업 선진화, 중소기업발전을 위해 강력한 정책적 의지를 가지고 도입하여 시행하고 있는 분야이다. 이러한 배경으로 은행의 자체적인 기술평가가 2016년 9월부터 시행되었다. 기술우수기업은 기술평가과정에서 산출된 높은 기술등급으로 기존 신용등급이 상향되게 되며, 결과적으로 높아진 신용등급만큼 금융거래시 혜택을 받게 된다. 분석대상은 KEB하나은행이 2016년 9월부터 2017년 하반기까지 수행한 기술평가 대상 2,719개 업체를 분석하였다. 2016년 하반기 수행된 406개 업체에 대한 기술력평가 예비 연구에서 기존 신용등급과 산출된 기술등급을 결합한 결과, J58'출판업'의 기술신용등급은 신용등급대비 1.05등급 상향되어 상향정도가 가장 높았으며, C10'식료품 제조업'이 두 번째로 상향정도가 높았다. 이로써 기술력평가를 통한 수혜업종을 가려낼 수 있었으며, 업종별 기술 평가의 유용성을 확인할 수 있었다. 이에, 전체 수행기간동안 평가된 2,719개 업체에 대하여 기술력, 업력, 성장유망업종별 분석을 수행하였다. 분석결과 기술력 T-4이상 등급 업체들의 신용등급 상향정도가 가장 높았으며 5년 기준 업력에 따른 기술력평가의 유효성은 미미한 것으로 파악되었다. 정책지원의 효율성차원에서 지정된 성장유망업종에 해당하는 업체들을 대상으로 분석한 결과 일반기업대비 신용등급의 상향정도가 높아 성장유망업종 지원의 유용성을 확인할 수 있었다. 향후, 은행의 업체 발굴 또는 당국의 정책수립시에 T-4이상의 기술력 우수기업, 성장유망 업종에 집중하면 자금지원 효과를 극대화할 수 있을 것으로 판단된다.
2014년, 금융위원회는 기술신용평가기관(TCB, Tech Credit Bureaus)을 지정하여 기술신용평가서를 발급하게 하였고 현재까지 5개의 기술신용평가기관과 금융위원회 권고, 레벨 4에 진입한 KEB하나은행, 국민은행, 우리은행, 신한은행 등에서 기술신용평가서를 발급하고 있다. 한편, KEB하나은행의 기술평가모델은 25개의 세부평가항목으로 구성되어 있으며, 이러한 항목등급이 가중 결합되어 기술등급이 산출, 기술등급은 신용등급과 결합하여 최종적으로 기술신용등급이 산출된다. 본 연구에서는 KEB하나은행에서 2016년 하반기에 자체발급한 406건의 기술평가결과를 분석하였으며, 경영주 동업종 근무년수, 기술개발전담부서 보유여부, 기술인력, 연구개발투자금액, 인증수, 특허수를 기반으로 지표간의 상관분석 및 기술등급과의 영향력을 분석하였다. 분석결과에 의하면, 기술개발전담부서, 특허수, 연구개발투자금액 등의 정량적지표가 기업 기술등급에 상당한 영향을 끼치는 것으로 나타났으며, 특히, 기술개발전담부서 보유여부는 기술등급과 가장 높은 상관관계를 나타내고 있음을 나타냈다.
기업신용평가(ICR : Issuer Credit Rating)는 기업의 금융상 채무에 대한 전반적인 적기 상환능력, 즉 채무불이행의 가능성을 평가한 것으로 오로지 금융상 채무에 대한 전반적인 채무상환능력을 평가한다. 최근에는 신용평가 등급이 금융시장과의 효과적인 의사소통수단으로 인식되고 기업 IR 및 홍보차원과 기업 간 물품공급과 납품을 위한 업체 선정시 신용등급이 적극적이고 다양하게 활용되고 있다. 이러한 기업신용평가는 최근 경제환경의 급속한 변화에 대응하여 기관별로 평가시스템을 자주 개선하고 있다. 본 연구에서는 정책금융기관 별로 변화된 평가시스템에 대한 평가지표나 구조, 평가시스템을 비교 분석해 그 차이점과 공통점 그리고 경제환경 변화에 따라 변화된 주요지표를 파악해 보고 미래의 신용평가시스템의 변화와 개선방안에 대해 생각하였다. 기관별 비교에서 평가시스템의 차이점은 신보는 신용평가(부실률 기반)와 미래성장성평가(성장성 기반)를 실시하여 보증심사등급(보증의사결정 등급)을 산출하고, 기술자산평가등급은 신용평가등급을 조정(최대 ${\pm}2$등급)하는 보조적 수단으로 활용하고 있으며, 기보는 기술평가(성장성 및 부실률 기반)와 리스크관리용 리스크평가(신보의 신용평가에 해당)로 평가체계를 이원화하여 운영하고, 평가모형은 신보는 객관성을 확보한 정량평가 위주, 기보는 공신력을 확보한 정성평가 위주의 주관적인 평가를 실시하고 있어 어떤 형태의 평가시스템이 더 좋은 평가방법 인지는 알 수 없지만, 기관별 부실율을 보면 다소 참고가 될 수도 있으나, 이것이 전적인 평가의 문제라 보기도 어렵다. 특히 신보는 창업기업 기준이 창업후 7년까지로 확대됨에 따른 창업 3단계 평가제도와 기업의 성장단계에 맞춘 성장단계별 평가기준 세분화는 기업환경을 잘 반영한 변화라 볼 수 있다. 그리고 향후 평가시스템은 경제환경의 변화속도를 어떻게 잘 반영 할 수 있는지에 대한 연구로 방향이 전개될 것으로 보인다.
최근의 국내외 많은 기업들은 지배구조의 실패로 인해 곤경에 처하였거나 영업활동을 중단하였다. 지배구조가 취약하면 기업의 자본시장 이용이 지장을 받아, 채권자, 거래처, 종업원, 고객 등과의 경영관계에 손상이 발생할 수 있다. 이에 본 논문은 국내기업에서 지배구조가 채권자들에게 얼마나 중요하게 평가되고 있는지를 살펴보기 위해, 지배구조가 신용위험 및 신용등급 등 신용의 질에 통계적으로 유의적인 영향을 주는지에 대한 실증 분석을 수행한다. 본 논문은 구체적으로 외환위기가 종료된 2000년부터 시작하여 2010년까지 한국거래소에 상장되어 있는 기업들에 대하여 지배 대주주와 외국인 주주가 기업의 신용등급에 어떠한 영향을 미치는지에 대해 순차적 프로빗 회귀모형을 사용하여 실증분석을 실시하였다. 효과적인 지배구조는 기업의 부도위험을 감소시킴으로써 신용등급을 제고시킬 것으로 기대되었다. 분석결과, 국내기업에서 지배 대주주들은 신용등급평가에 부정적인 요인이 되나 그 영향은 통계적으로 유의적이지 못하고, 외국인주주들은 통계적으로 매우 유의성 있게 신용등급평가에 긍정적인 영향을 주고 있는 것이 확인되었다. 외국인 투자자들은 국내기업의 신인도 제고에 크게 기여하고 있다고 평가된다.
본 연구는 벤처 또는 기술 기반 중소기업을 대상으로 기업의 신용등급에 영향을 미치는 요인을 분석하고 그 시사점을 제시하고자 하였다. 요인분석 결과에 따르면 벤처 기술 지향형 중소기업이 신용등급의 수준을 높이기 위해서는 기존의 재무적 성과만이 아니라 경영일반, 마케팅 및 인적자원관리, 연구개발, 생산 및 품질관리 등의 다양한 경영활동을 효과적으로 관리해 나갈 필요가 있음을 시사한다. 본 연구의 결과는 향후 벤처 기술 기반 중소기업의 경영성과 및 정부지원 사업의 정책적 효과를 평가함에 있어서 유용한 정보가 될 것으로 기대한다.
기술력 기반의 중소벤처기업에 대한 기술금융 지원을 위해 정부는 2014년 7월부터 기술보증기금 및 일정 자격을 갖춘 민간 기술신용평가사에게 일종의 기술력 등급평가인 기술신용평가를 실시하여 은행의 여신에 활용토록 하였다. 본 논문에서는 최근까지의 기술신용평가 현황 및 한국신용정보원에서 축적하고 있는 기술평가 관련 가용 지표들에 대한 선행 연구를 개략적으로 살펴본 후 기술평가등급점수에 유의적인 영향을 미치는 지표(indicator)를 통상적인 다중회귀기법으로 탐색할 것이다. 본 논문의 관심 대상인 지표 별 등급 영향도와 모형의 적합도는 대표적인 기계학습 분류기(classifier)인 일반화가속모형(Generalized Boosting Model; GBM)을 적용하여 분석하였는 바, 주요 지표를 독립변수(feature)로 투입하여 지표의 상대적 중요성 및 분류 정확도를 산출하였다. 분석결과 회귀모형과 기계학습 모형 간 지표별 상대적인 중요도는 크게 차이나지 않는 것으로 분석되었으나, GBM 모형의 경우 회귀모형에 비해서 이노비즈인증, 연구소 및 연구개발전담부서 보유, 특허등록건수, 벤처확인 지표 등 기술개발역량이 상대적으로 기술등급에 더 큰 영향을 미치는 것으로 분석되었다.
중소상공인은 대다수 신용평가에 필요한 금융 정보를 제공하지 못하는 씬파일러 (thin-filer)이므로, 중소상공인 신용평가모형의 신뢰성을 높이기 위해서는 비재무정보와 정성적인 정보를 기반으로 한 대안신용평가의 개발이 중요하다. 본 연구는 중소상공인을 대상으로 한 표준화된 신용평가모형이 없고, 세부적인 평가 기준이 비공개인 현 상황에서 중소상공인의 신용점수를 높일 수 있는 결정요인을 제시함으로써 추후 신용등급 관리와 이를 활용한 금융 공급 확대에 도움을 주고자 하였다. 구체적으로, 신용보증기금의 자료를 이용하여 2014년 1월부터 2019년 9월까지 총 5,521개 중소상공인의 금융실태를 광범위하게 분석하였다. 이를 통해 2억 원 미만의 대출 보증 잔액을 가지고 있는 경우가 80% 이상이고, 사업장의 약 87%가 임차임을 확인하였다. 특히 신용 재무등급점수가 100점 만점 중 10점 이하인 경우가 47%로 거의 절반 수준인 것을 확인함으로써 대안신용평가의 개발이 시급함을 확인하였다. 또한, 중소상공인의 종합신용등급을 구성하는 재무등급점수, 계량비재무등급점수, 순수비재무등급점수의 결정요인이 무엇인지 각각 분석하였다. 종합신용등급을 산출하는데 가장 가중치가 높은 재무등급점수의 경우, 근로자 수가 많고 업력이 길수록, 그리고 법인사업자일 때 더 높게 나타났고, 실제 중소상공인의 총보증잔액과 순보증일수 역시 대표자 동종업계 종사연수, 근로자 수, 업력이 증가할수록, 그리고 법인사업자일 때 증가하는 것으로 나타났다. 다만 비재무적인 요소를 계량화하여 점수로 구현하는 계량비재무등급점수는 대표자 동종업계 종사연수나 근로자 수, 업력과 유의한 관계를 보이지 않았다. 이는 본 연구에서 사용한 비재무정보 지표와 별개로 신용보증기금의 계량비재무등급점수에 다른 결정변수가 사용되었음을 의미한다. 대표자와의 면담 등을 기초로 평가되는 점수인 순수비재무등급점수는 대표자 동종업계 종사연수가 높을수록 증가하였다. 이러한 결과는 향후 핀테크 기술을 활용한 혁신적인 금융서비스를 제공하고 이를 바탕으로 사회와 경제 혁신을 추구할 수 있는 잠재력을 제시함으로써 중소상공인 관련 연구와 정책개발에 중요하게 활용될 것으로 기대된다.
본 연구는 금융기관의 여신심사용 기술력 평가모형의 직접 활용 타당성 및 가능성을 검증하기 위해 첫째, 기술력 평가모형이 기업의 경영성과를 반영하고 있는지, 둘째, 현재의 기술등급 분류체계가 적절한지, 셋째, 그렇다면 기술등급 분류체계를 결정하는 중요 평가항목은 무엇인지를 검증하였다. 분석결과 재무적 성과(안정성), 비재무적 성과(기술환경)는 기술등급을 설명하는데 유의한 변수임이 증명되었다. 기술등급 분류체계는 군집 간 모든 평가항목(대항목 2개, 중학목 8개)에서 유의한 차이가 나타났으며, 평가항목의 상대적 중요도는 큰 차이를 보이지는 않았지만 기술금융 적합여부와 기술력 우수여부를 결정하는 1순위 변수로는 기술개발능력이 선정되었다. 기술금융 적합여부에 있어 2순위 변수로는 기업 경영관련 지표가, 기술력 우수기업 여부는 기술력 기반의 경쟁력 지표가 선정되었다. 종합하면 기술력 평가모형은 기업의 경영성과와 위험을 일정부분 반영한 모형이며, 기본적으로 기술개발능력을 중심으로 경영능력과 기술진보에 의한 경쟁력을 더하여 기술기반 중소기업의 미래를 예측하는 모형임을 의미한다. 이는 '미래진보성(forward-looking)' 기능의 기술력 평가모형이 기존의 신용평가모형과 결합했을 때 평가모형으로서 예측력과 안정성 개선에 긍정적 요인으로 작용할 수 있는 가능성이 있음을 시사한다.
최근 들어 기술벤처기업에 대한 투자가 증가하고, 이를 위한 기술신용평가의 역할이 증대하였다. 그러나 금융권에서 바라보는 기술신용평가의 경우, 해당 기업의 신용등급이나 기술(력) 등급평가에 초점을 두어, 대상기술의 사업화 및 수익성 관점을 체계적으로 반영하지 못하는 한계를 지닌다. 따라서, 벤처캐피털(VC)이나 엔젤투자자를 비롯한 금융권에서 대상기술의 수익성 정보를 참조하거나 기술벤처기업 설립시 기술지분을 참고하는 등, 기존 기술이전거래 협상참조용이나 담보 보증용에 널리 이용되던 기술가치평가의 활용범위가 급격히 확대되고 있다. 제조 서비스 분야의 일반 기술 뿐만이 아니라, 바이오 제약 의료 분야 기술에서도 미래 투입되어야 하는 사업화 소요기간 및 비용을 고려하여 기술가치를 산정해야 할 때가 있다. 기존의 현금흐름할인법(DCF법)이 연속된 투자에 대한 고려를 못하거나 기술적용 제품의 상용화 투입비용에 대한 확률적인 속성을 반영하지 못하는 등 한계점을 지니고 있다. 그러나 기술과 투자의 가치는 기회가치로 보고 자원배분을 위한 의사결정 정보를 감안해야 하므로, 실물옵션의 개념을 적용하는 것이 바람직하다고 여겨진다. 흔히 기업가치를 평가할 때 주가의 변동성(volatility) 개념을 도입하여 전일종가 대비 익일시가의 분산값을 활용하기도 한다. 이러한 개념을 기술가치평가에 적용하기 위해서는 '주가의 연속성(상대적 미세한 변화)' 및 '양(+)의 조건'을 고려해야 하는데, 실제 기술가치평가 상의 현금흐름은 사업초기년도 음(-)의 값이 나타나거나 2~3년 내외의 짧은 수익예상기간 하에서는 주가와 같은 변동성을 도출하는데 무리가 있다. 따라서 많은 문헌에서 연구된 바와 같이, 실물옵션 기반의 기술가치 산정을 위한 블랙-숄즈 모형에서 변동성과 기초자산가치, 그리고 사업화비용 간의 관계를 살펴볼 필요가 있다. 아울러 옵션가격결정모형(Option Pricing Model)에서 불확실성을 반영한 기초자산의 현재가치와 사업화비용의 현재가치분이 특정 임계조건 하에서 '옵션행사 포기(NAT; no action taken)' 영역으로 구분되는 지를 수학적으로 도출하고 관찰변수(입력값)에 따른 옵션가치 산출표를 개발하여 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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